@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00232644,
 author = {藤原, 健之 and 大村, 廉 and Kenshi, Fujiwara and Ren, Ohmura},
 issue = {40},
 month = {Feb},
 note = {行動認識技術に用いられる取得が困難な行動データに対して，幾何学変換手法などのデータ拡張技術が研究されている．幾何学変換手法は複数センサデータへの適用が検討されておらず，非現実的なデータを生成する可能性がある．そこで本研究では，幾何学変換手法に対して振幅・時間に関する制約を考慮することで非現実的なデータの生成を抑制し，認識精度を向上させる手法を提案する．4 つの幾何学変換手法を対象に，データ拡張を適用しない場合と制約を考慮せず幾何学変換を適用した場合，提案手法で認識精度を比較して評価する．提案手法は全ての幾何学変換手法において認識精度が向上し，最大で F1-Score が 17% 向上した．},
 title = {ウェアラブル加速度センサを用いた行動認識における制約付き幾何学変換によるデータ拡張},
 year = {2024}
}